特許 7574912 鉄塔劣化検出装置、鉄塔劣化検出システム及び鉄塔劣化検出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-10-21

(45)【発行日】2024-10-29

(54)【発明の名称】鉄塔劣化検出装置、鉄塔劣化検出システム及び鉄塔劣化検出方法

(51)【国際特許分類】

   G01M 99/00 20110101AFI20241022BHJP

   G01H 9/00 20060101ALI20241022BHJP

【ＦＩ】

G01M99/00 Z

G01H9/00 E

【請求項の数】 19

(21)【出願番号】P 2023503275

(86)(22)【出願日】2021-03-04

(86)【国際出願番号】 JP2021008372

(87)【国際公開番号】W WO2022185468

(87)【国際公開日】2022-09-09

【審査請求日】2023-07-19

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】森 洸遥

(72)【発明者】

【氏名】依田 幸英

(72)【発明者】

【氏名】小倉 直人

【審査官】森口 正治

(56)【参考文献】

【文献】特開平０７－２８０６３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２０／０４４６５５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特公平０５－０８３８７６（ＪＰ，Ｂ２）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｍ ９９／００

Ｇ０１Ｈ ９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

鉄塔に敷設された光ファイバから前記鉄塔の振動パターンを含む後方散乱光を受信する受信手段と、
前記振動パターンに基づき、前記鉄塔の劣化を検出する劣化検出手段と、を備え、
前記劣化検出手段は、前記振動パターンの時間に応じた変化量に基づき、前記鉄塔の劣化を検出する、鉄塔劣化検出装置。

【請求項2】

前記劣化検出手段は、前記振動パターンと前記鉄塔の劣化について学習した学習モデルとに基づき、前記鉄塔の劣化を検出する、
請求項１に記載の鉄塔劣化検出装置。

【請求項3】

前記劣化検出手段は、前記鉄塔の構造的異常に基づく前記劣化を検出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の鉄塔劣化検出装置。

【請求項4】

前記構造的異常は、前記鉄塔におけるねじのゆるみ、前記鉄塔における塗装の剥がれ及び前記鉄塔における錆の発生のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項３に記載の鉄塔劣化検出装置。

【請求項5】

前記受信手段は、複数本の前記鉄塔に敷設された前記光ファイバからの前記後方散乱光を受信することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出装置。

【請求項6】

前記劣化検出手段は、個々の前記鉄塔における前記劣化を検出することを特徴とする請求項５に記載の鉄塔劣化検出装置。

【請求項7】

前記劣化検出手段は、前記劣化の有無を検出するとともに、前記劣化の程度を検出することを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出装置。

【請求項8】

前記劣化検出手段は、前記劣化の予兆を検出することを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出装置。

【請求項9】

前記劣化検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行する出力制御手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出装置。

【請求項10】

請求項１から請求項９のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出装置と、
前記光ファイバと、
を備える鉄塔劣化検出システム。

【請求項11】

受信手段が、鉄塔に敷設された光ファイバから前記鉄塔の振動パターンを含む後方散乱光を受信して、
劣化検出手段が、前記振動パターンの時間に応じた変化量に基づき、前記鉄塔の劣化を検出する
ことを特徴とする鉄塔劣化検出方法。

【請求項12】

前記劣化の検出において、前記振動パターンと前記鉄塔の劣化について学習した学習モデルとに基づき、前記鉄塔の劣化を検出する、
請求項１１に記載の鉄塔劣化検出方法。

【請求項13】

前記劣化検出手段は、前記鉄塔の構造的異常に基づく前記劣化を検出することを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載の鉄塔劣化検出方法。

【請求項14】

前記構造的異常は、前記鉄塔におけるねじのゆるみ、前記鉄塔における塗装の剥がれ及び前記鉄塔における錆の発生のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１３に記載の鉄塔劣化検出方法。

【請求項15】

前記受信手段は、複数本の前記鉄塔に敷設された前記光ファイバからの前記後方散乱光を受信することを特徴とする請求項１１から請求項１４のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出方法。

【請求項16】

前記劣化検出手段は、個々の前記鉄塔における前記劣化を検出することを特徴とする請求項１５に記載の鉄塔劣化検出方法。

【請求項17】

前記劣化検出手段は、前記劣化の有無を検出するとともに、前記劣化の程度を検出することを特徴とする請求項１１から請求項１６のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出方法。

【請求項18】

前記劣化検出手段は、前記劣化の予兆を検出することを特徴とする請求項１１から請求項１６のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出方法。

【請求項19】

出力制御手段が、前記劣化検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行することを特徴とする請求項１１から請求項１８のうちのいずれか１項に記載の鉄塔劣化検出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、鉄塔劣化検出装置等に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、架空配電系統における事故点を標定する技術が開示されている。すなわち、第一に、パルス状の入力波を発生するパルス発生装置が設置される。この入力波は、事故点を標定するために要求される空間分解能に応じた周波数成分を含む。第二に、架空配電系統における電位の時間波形、電流の時間波形及び電圧の時間波形のうちの少なくとも一つを測定する測定装置が設置される。入力波が印加されてから当該入力波に対応する反射波が生じるまでの時間差に基づき、事故点までの距離が算出される（例えば、特許文献１の要約参照。）。

【0003】

なお、関連技術として、特許文献２に記載の技術も知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１８－３１７１８号公報

【文献】国際公開第２０２０／０４４６５５号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

通常、送電系統は、送電用の鉄塔を含むものである。また、配電系統は、配電用の鉄塔を含むものである。特許文献１に記載の技術は、架空配電系統における事故点を標定するものである。換言すれば、特許文献１に記載の技術は、かかる鉄塔の劣化を検出するものではない。このため、かかる鉄塔の劣化を検出することができない問題があった。

【0006】

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、鉄塔の劣化を検出することができる鉄塔劣化検出装置等を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示に係る鉄塔劣化検出装置の一形態は、鉄塔に敷設された光ファイバケーブルからの光信号を受信する光信号受信手段と、光信号が示す鉄塔の振動パターンに基づき、鉄塔の劣化を検出する劣化検出手段と、を備えるものである。

【0008】

本開示に係る鉄塔劣化検出方法の一形態は、光信号受信手段が、鉄塔に敷設された光ファイバケーブルからの光信号を受信して、劣化検出手段が、光信号が示す鉄塔の振動パターンに基づき、鉄塔の劣化を検出するものである。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、鉄塔の劣化を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、複数本の鉄塔を介する架空方式により敷設された光ファイバケーブルの架設例を示す説明図である。

【図2】図２は、第２実施形態に係る鉄塔劣化検出システムの要部を示すブロック図である。

【図3】図３は、第２実施形態に係る鉄塔劣化検出装置の要部のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】図４は、第２実施形態に係る鉄塔劣化検出装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図5】図５は、第２実施形態に係る鉄塔劣化検出装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図6】図６は、第２実施形態に係る鉄塔劣化検出装置の動作を示すフローチャートである。

【図7】図７は、劣化検出部により用いられる鉄塔情報の例を示す説明図である。

【図8A】図８Ａは、劣化のない鉄塔の振動パターンに対応する周波数スペクトルの例を示す説明図である。

【図8B】図８Ｂは、劣化のある鉄塔の振動パターンに対応する周波数スペクトルの例を示す説明図である。

【図9A】図９Ａは、劣化のない鉄塔の振動パターンに対応する時間波形の例を示す説明図である。

【図9B】図９Ｂは、劣化のある鉄塔の振動パターンに対応する時間波形の例を示す説明図である。

【図10】図１０は、機械学習に用いられるデータの例を示す説明図である。

【図11】図１１は、機械学習に用いられる学習器の例を示す説明図である。

【図12A】図１２Ａは、過去の時点における鉄塔の振動パターンに対応する周波数スペクトルの例を示す説明図である。

【図12B】図１２Ｂは、他の過去の時点における鉄塔の振動パターンに対応する周波数スペクトルの例を示す説明図である。

【図12C】図１２Ｃは、現在の時点における鉄塔の振動パターンに対応する周波数スペクトルの例を示す説明図である。

【図12D】図１２Ｄは、未来の時点における鉄塔の振動パターンに対応する周波数スペクトルの例を示す説明図である。

【図13】図１３は、劣化検出部により用いられる鉄塔情報の他の例を示す説明図である。

【図14】図１４は、第２実施形態に係る他の鉄塔劣化検出システムの要部を示すブロック図である。

【図15】図１５は、第２実施形態に係る他の鉄塔劣化検出装置の要部を示すブロック図である。

【図16】図１６は、第１実施形態に係る鉄塔劣化検出装置と複数本の鉄塔を介する架空方式により敷設された光ファイバケーブルの架設例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。

【0012】

［第１実施形態］
図１６は、第１実施形態に係る鉄塔劣化検出装置を示す説明図である。図１６を参照して、第１実施形態に係る鉄塔劣化検出装置について説明する。

【0013】

図１６に示す如く、複数本の鉄塔１を介する架空方式により、光ファイバケーブル２が敷設されている。光ファイバケーブル２の一端部に鉄塔劣化検出装置５が設けられている。鉄塔劣化検出装置５は、以下のような機能を有する。

【0014】

すなわち、鉄塔劣化検出装置５は、光ファイバケーブル２に光信号を出力する。これにより、光ファイバケーブル２の内部にて後方散乱光が発生する。鉄塔劣化検出装置５は、当該発生した後方散乱光に対応する光信号を受信する。換言すれば、鉄塔劣化検出装置５は、光ファイバケーブル２からの光信号を受信する。当該受信された光信号には、個々の鉄塔１の振動に応じて異なるパターンが含まれる。鉄塔劣化検出装置５は、当該受信された光信号を用いて、かかるパターン基づき、個々の鉄塔１の劣化を検出する。鉄塔劣化検出装置５の詳細については、第２実施形態にて後述する。

【0015】

このように、鉄塔劣化検出装置５を用いることにより、鉄塔１の劣化を検出することができる。

【0016】

［第２実施形態］
図１は、複数本の鉄塔を介する架空方式により敷設された光ファイバケーブルの架設例を示す説明図である。図２は、第２実施形態に係る鉄塔劣化検出システムの要部を示すブロック図である。図１及び図２を参照して、第２実施形態に係る鉄塔劣化検出システムについて説明する。

【0017】

図１に示す如く、Ｎ本の鉄塔１＿１～１＿Ｎを介する架空方式により、光ファイバケーブル２が敷設されている。ここで、Ｎは、２以上の整数である。図１に示す例においては、Ｎ＝３である。鉄塔１＿１～１＿Ｎは、送電網又は配電網に含まれる。換言すれば、鉄塔１＿１～１＿Ｎは、送電用又は配電用である。光ファイバケーブル２は、通信用又はセンシング用である。なお、光ファイバケーブル２は、架空地線の内部に設けられたものであっても良い。すなわち、光ファイバケーブル２は、ＯＰＧＷ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｆｉｂｅｒ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｏｖｅｒｈｅａｄ Ｇｒｏｕｎｄ Ｗｉｒｅ）を用いたものであっても良い。

【0018】

以下、光ファイバケーブル２が通信用である場合の例を中心に説明する。光ファイバケーブル２は、光通信装置３による通信に用いられる（図２参照）。光通信装置３は、例えば、ＯＰＧＷ用の端末装置により構成されている。光通信装置３は、例えば、ＯＰＧＷ用の局舎に設置されている。

【0019】

図２に示す如く、鉄塔劣化検出システム１００は、光ファイバケーブル２、フィルタユニット４、鉄塔劣化検出装置５及び出力装置６を備える。鉄塔劣化検出装置５は、光信号受信部１１、劣化検出部１２及び出力制御部１３を備える。

【0020】

フィルタユニット４は、光ファイバケーブル２と光通信装置３と鉄塔劣化検出装置５との間に設けられている。フィルタユニット４は、光通信装置３からの光信号が入力されたとき、当該入力された光信号を光ファイバケーブル２に出力する。また、フィルタユニット４は、光ファイバケーブル２からの光信号が入力されたとき、当該入力された信号光のうちの後方散乱光に対応する成分を分離して、鉄塔劣化検出装置５に出力する。フィルタユニット４は、波長フィルタ（より具体的には３ポートの波長分割多重フィルタ）を用いて構成される。かかる波長フィルタにおいて、光通信装置３から入力された光信号（特定の波長を有する。）は、鉄塔劣化検出装置５に出力されることなく、光ファイバケーブル２に出力される。他方、光ファイバケーブル２から入力された光信号のうちの他の特定の波長を有する成分（後方散乱光に対応する成分を含む。）は、光通信装置３に出力されることなく、鉄塔劣化検出装置５に出力される。このようにして、フィルタユニット４の機能が実現される。

【0021】

光信号受信部１１は、光ファイバケーブル２からの光信号を受信する。より具体的には、上記のとおり、後方散乱光に対応する成分がフィルタユニット４により分離されて、当該分離された成分を含む光信号が光信号受信部１１により受信される。

【0022】

劣化検出部１２は、光信号受信部１１により受信された光信号を用いて、個々の鉄塔１の劣化を検出する。より具体的には、劣化検出部１２は、個々の鉄塔１における劣化の有無を検出するとともに、個々の鉄塔１における劣化の程度を検出する。または、劣化検出部１２は、個々の鉄塔１における劣化の予兆を検出する。劣化検出部１２による検出方法の具体例については、図７～図１２Ｄを参照して後述する。

【0023】

出力制御部１３は、劣化検出部１２による検出の結果を示す情報（以下「検出結果情報」という。）を出力する制御を実行する。検出結果情報の出力には、出力装置６が用いられる。出力装置６は、例えば、表示装置、音声出力装置及び通信装置のうちの少なくとも一つを含む。表示装置は、例えば、ディスプレイを用いたものである。音声出力装置は、例えば、スピーカを用いたものである。通信装置は、例えば、専用の送信機及び受信機を用いたものである。

【0024】

すなわち、出力制御部１３は、検出結果情報を含む画像を表示する制御を実行する。かかる画像の表示には、出力装置６のうちの表示装置が用いられる。または、出力制御部１３は、検出結果情報に対応する音声を出力する制御を実行する。かかる音声の出力には、出力装置６のうちの音声出力装置が用いられる。または、出力制御部１３は、検出結果情報に対応する信号を送信する制御を実行する。かかる信号の送信には、出力装置６のうちの通信装置が用いられる。

【0025】

このようにして、鉄塔劣化検出システム１００の要部が構成されている。

【0026】

以下、光信号受信部１１を「光信号受信手段」ということがある。また、劣化検出部１２を「劣化検出手段」ということがある。また、出力制御部１３を「出力制御手段」ということがある。

【0027】

次に、図３～図５を参照して、鉄塔劣化検出装置５の要部のハードウェア構成について説明する。

【0028】

図３～図５の各々に示す如く、鉄塔劣化検出装置５は、コンピュータ２１を用いたものである。コンピュータ２１は、光通信装置３が設置された場所と同一の場所（例えばＯＰＧＷ用の局舎）に設けられるものであっても良い。または、コンピュータ２１は、他の場所（例えばクラウドネットワーク内）に設けられるものであっても良い。または、コンピュータ２１のうちの一部の要素（より具体的には受信機３１）が当該同一の場所に設けられるとともに、コンピュータ２１のうちの残余の要素が当該他の場所に設けられるものであっても良い。

【0029】

図３に示す如く、コンピュータ２１は、受信機３１、プロセッサ３２及びメモリ３３を備える。メモリ３３には、コンピュータ２１を光信号受信部１１、劣化検出部１２及び出力制御部１３として機能させるためのプログラム（受信機３１を光信号受信部１１として機能させるためのプログラムを含む。）が記憶されている。プロセッサ３２は、メモリ３３に記憶されたプログラムを読み出して実行する。これにより、光信号受信部１１の機能Ｆ１、劣化検出部１２の機能Ｆ２及び出力制御部１３の機能Ｆ３が実現される。

【0030】

または、図４に示す如く、コンピュータ２１は、受信機３１及び処理回路３４を備える。処理回路３４は、コンピュータ２１を光信号受信部１１、劣化検出部１２及び出力制御部１３として機能させるための処理（受信機３１を光信号受信部１１として機能させるための処理を含む。）を実行する。これにより、機能Ｆ１～Ｆ３が実現される。

【0031】

または、図５に示す如く、コンピュータ２１は、受信機３１、プロセッサ３２、メモリ３３及び処理回路３４を備える。この場合、機能Ｆ１～Ｆ３のうちの一部の機能がプロセッサ３２及びメモリ３３により実現されるとともに、機能Ｆ１～Ｆ３のうちの残余の機能が処理回路３４により実現される。

【0032】

プロセッサ３２は、１個以上のプロセッサにより構成されている。個々のプロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いたものである。

【0033】

メモリ３３は、１個以上のメモリにより構成されている。個々のメモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ブルーレイディスク、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ Ｏｐｔｉｃａｌ）ディスク又はミニディスクを用いたものである。

【0034】

処理回路３４は、１個以上の処理回路により構成されている。個々の処理回路は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ａ Ｃｈｉｐ）又はシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を用いたものである。

【0035】

なお、プロセッサ３２は、機能Ｆ１～Ｆ３の各々に対応する専用のプロセッサを含むものであっても良い。メモリ３３は、機能Ｆ１～Ｆ３の各々に対応する専用のメモリを含むものであっても良い。処理回路３４は、機能Ｆ１～Ｆ３の各々に対応する専用の処理回路を含むものであっても良い。

【0036】

次に、図６に示すフローチャートを参照して、鉄塔劣化検出装置５の動作について説明する。

【0037】

まず、光信号受信部１１は、光ファイバケーブル２からの光信号を受信する（ステップＳＴ１）。次いで、劣化検出部１２は、当該受信された光信号を用いて、個々の鉄塔１の劣化を検出する（ステップＳＴ２）。次いで、出力制御部１３は、かかる検出の結果を示す情報（すなわち検出結果情報）を出力する制御を実行する（ステップＳＴ３）。

【0038】

例えば、ステップＳＴ２にて、劣化が「ない」ことが検出されたものとする。この場合、ステップＳＴ３にて、劣化が「ない」ことを示す検出結果情報が出力される。または、例えば、ステップＳＴ２にて、劣化が「ある」ことが検出されて、かかる劣化の程度が検出されたものとする。この場合、ステップＳＴ３にて、劣化の発生が「ある」ことを示し、かつ、かかる劣化の程度（例えば２段階の値のうちのいずれかの値）を示す検出結果情報が出力される。

【0039】

次に、図７、図８Ａ及び図８Ｂを参照して、劣化検出部１２による検出方法の第１具体例について説明する。第１具体例において、劣化検出部１２は、個々の鉄塔１における劣化の有無を検出するとともに、かかる劣化の程度を検出する。

【0040】

まず、光通信装置３がパルス状の光信号を出力する。当該出力された光信号は、フィルタユニット４を介して光ファイバケーブル２に入力される。かかる光信号が入力されることにより、光ファイバケーブル２の内部にて後方散乱光が発生する。上記のとおり、光信号受信部１１により受信される光信号は、フィルタユニット４により分離されたものであり、当該発生した後方散乱光に対応する成分（以下「後方散乱光成分」という。）を含む。

【0041】

このとき、光信号受信部１１により受信される光信号は、光ファイバケーブル２のうちの個々の鉄塔１に対応する位置にて発生した後方散乱光に対応する成分を含む。換言すれば、当該受信される光信号は、個々の鉄塔１に対応する後方散乱光成分を含む。かかる後方散乱光成分が受信されるタイミングは、対応する鉄塔１が設置された位置と、鉄塔劣化検出装置５が設置された位置（より具体的には受信機３１が設置された位置）との距離Ｄに応じて異なる。ここで、距離Ｄは、光ファイバケーブル２に沿う経路距離である。

【0042】

ここで、光信号受信部１１により受信される光信号に含まれる後方散乱光成分は、対応する鉄塔１の振動に応じて異なるパターン（以下「振動パターン」という。）を示す。換言すれば、当該受信される光信号は、個々の鉄塔１に対応する振動パターンを含む。劣化検出部１２による劣化の検出は、かかる振動パターンに基づくものである。

【0043】

すなわち、個々の鉄塔１の劣化により、構造的異常が発生する。具体的には、例えば、ねじのゆるみ、塗装の剥がれ及び錆の発生のうちの少なくとも一つが発生する。かかる構造的異常が発生することにより、振動パターンが変化する。具体的には、例えば、振動パターンを示す時間波形ＴＷにおける減衰時間Ｔが変化する。また、例えば、振動パターンを示す周波数スペクトルＦＳにおけるピーク周波数が変化する。このため、振動パターンに基づき、個々の鉄塔１における劣化（より具体的には構造的異常に基づく劣化）の有無を検出することができる。

【0044】

また、このとき、振動パターンの変化量（例えば減衰時間Ｔの変化量又はピーク周波数の変化量）は、劣化の程度に応じて異なるものとなる。より具体的には、劣化の程度が大きいほど、変化量が大きい値となる。このため、振動パターンに基づき、個々の鉄塔１における劣化（より具体的には構造的異常に基づく劣化）の程度を検出することができる。

【0045】

鉄塔劣化検出装置５（より具体的にはメモリ３３又は処理回路３４の記憶領域）には、個々の鉄塔１に関する情報（以下「鉄塔情報」という。）が記憶されている。鉄塔情報は、個々の鉄塔１に対応する距離Ｄを示す情報（以下「距離情報」という。）を含む。また、鉄塔情報は、個々の鉄塔１を識別可能な情報（以下「識別情報」という。）を含む。識別情報は、例えば、個々の鉄塔１に割り当てられた識別子を含む。図７は、鉄塔情報の例を示している。

【0046】

鉄塔劣化検出装置５は、光通信装置３がパルス状の光信号を出力したタイミングを示す情報を取得する。かかる情報は、例えば、光通信装置３から取得される。劣化検出部１２は、当該取得された情報が示すタイミングと、光信号受信部１１により後方散乱光成分が受信されたタイミングとの時間差を算出する。劣化検出部１２は、当該算出された時間差に基づき、かかる後方散乱光成分が発生した位置と受信機３１が設置された位置との距離Ｄ’を算出する。ここで、距離Ｄ’は、光ファイバケーブル２に沿う経路距離である。

【0047】

劣化検出部１２は、当該算出された距離Ｄ’を、鉄塔情報に含まれる距離情報が示す個々の距離Ｄと比較する。これにより、劣化検出部１２は、上記受信された光信号に含まれる後方散乱光成分のうち、個々の鉄塔１に対応する後方散乱光成分を検出する。この結果、個々の鉄塔１に対応する振動パターンが検出される。より具体的には、個々の鉄塔１に対応する振動パターンを示す時間波形ＴＷが検出される。

【0048】

次いで、劣化検出部１２は、当該検出された時間波形に対する高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を実行する。これにより、個々の鉄塔１に対応する振動パターンを示す周波数スペクトルＦＳが算出される。

【0049】

図８Ａは、劣化のない鉄塔１に対応する振動パターンを示す周波数スペクトルＦＳ＿１のイメージを示している。他方、図８Ｂは、劣化のある鉄塔１に対応する振動パターンを示す周波数スペクトルＦＳ＿２のイメージを示している。図８ＡにおけるＰ＿１は、周波数スペクトルＦＳ＿１におけるピークを示している。図８ＢにおけるＰ＿２は、周波数スペクトルＦＳ＿２におけるピークを示している。

【0050】

上記のとおり、対応する鉄塔１の劣化により、周波数スペクトルＦＳにおけるピーク周波数が変化する。図８Ａ及び図８Ｂに示す例において、周波数スペクトルＦＳ＿２におけるピーク周波数（図８Ｂ参照）は、周波数スペクトルＦＳ＿１におけるピーク周波数（図８Ａ参照）と異なる値である。

【0051】

劣化検出部１２には、ピーク周波数に対する比較の対象となる基準値が設定されている。基準値は、劣化のない鉄塔１に対応する振動パターンを示す周波数スペクトルＦＳにおけるピーク周波数と同等の値に設定されている。具体的には、例えば、基準値は、図８Ａに示す周波数スペクトルＦＳ＿１におけるピーク周波数と同等の値に設定されている。

【0052】

劣化検出部１２は、上記算出された周波数スペクトルＦＳにおけるピーク周波数を検出する。劣化検出部１２は、当該検出されたピーク周波数を、上記設定された基準値と比較する。これにより、劣化検出部１２は、対応する鉄塔１における劣化の有無を判定する。このようにして、個々の鉄塔１における劣化の有無が検出される。

【0053】

また、上記のとおり、個々の鉄塔１における劣化の程度により、対応する周波数スペクトルＦＳにおけるピーク周波数の変化量が異なるものとなる。そこで、鉄塔劣化検出装置５（より具体的にはメモリ３３又は処理回路３４の記憶領域）には、劣化の程度を示す値（例えば２段階の値）とピーク周波数の変化量を示す値との対応関係を示す情報が記憶されている。劣化検出部１２は、上記設定された基準値に対する上記検出されたピーク周波数の変化量を算出する。劣化検出部１２は、当該記憶された情報を用いて、当該算出された変化量に対応する劣化の程度を判定する。これにより、対応する鉄塔１における劣化の程度が検出される。

【0054】

次に、図９Ａ及び図９Ｂを参照して、劣化検出部１２による検出方法の第２具体例について説明する。第２具体例において、劣化検出部１２は、個々の鉄塔１における劣化の有無を検出するとともに、かかる劣化の程度を検出する。

【0055】

劣化検出部１２は、第１具体例にて説明した検出方法と同様の検出方法により、個々の鉄塔１に対応する後方散乱光成分を検出する。この結果、個々の鉄塔１に対応する振動パターンが検出される。より具体的には、個々の鉄塔１に対応する振動パターンを示す時間波形ＴＷが検出される。

【0056】

ここで、個々の鉄塔１にて外的要因による単発的な振動が発生したとき、対応する時間波形ＴＷにてパルス状の波形が発生する。このとき、対応する鉄塔１における劣化の有無に応じて、かかるパルスの減衰時間Ｔが異なる値となる。また、対応する鉄塔１における劣化の程度に応じて、かかるパルスの減衰時間Ｔの変化量が異なる値となる。これは、第１具体例にて説明したとおりである。

【0057】

図９Ａは、劣化のない鉄塔１に対応する振動パターンを示す時間波形ＴＷ＿１のイメージを示している。他方、図９Ｂは、劣化のある鉄塔１に対応する振動パターンを示す時間波形ＴＷ＿２のイメージを示している。図９ＡにおけるＴ＿１は、時間波形ＴＷ＿１におけるパルスの減衰時間を示している。図９ＢにおけるＴ＿２は、時間波形ＴＷ＿２におけるパルスの減衰時間を示している。

【0058】

劣化検出部１２には、減衰時間Ｔに対する比較の対象となる基準値が設定されている。基準値は、劣化のない鉄塔１に対応する振動パターンを示す時間波形ＴＷにおける減衰時間Ｔと同等の値に設定されている。具体的には、例えば、基準値は、図９Ａに示す時間波形ＴＷ＿１における減衰時間Ｔ＿１と同等の値に設定されている。

【0059】

劣化検出部１２は、上記検出された時間波形ＴＷにパルス状の波形が含まれるとき、かかるパルスの減衰時間Ｔを算出する。劣化検出部１２は、当該算出された減衰時間Ｔを、上記設定された基準値と比較する。これにより、劣化検出部１２は、対応する鉄塔１における劣化の有無を検出する。

【0060】

また、鉄塔劣化検出装置５（より具体的にはメモリ３３又は処理回路３４の記憶領域）には、劣化の程度を示す値（例えば２段階の値）と減衰時間Ｔの変化量を示す値との対応関係を示す情報が記憶されている。劣化検出部１２は、上記設定された基準値に対する上記算出された減衰時間Ｔの変化量を算出する。劣化検出部１２は、当該記憶された情報を用いて、当該算出された変化量に対応する劣化の程度を判定する。これにより、対応する鉄塔１における劣化の程度が検出される。

【0061】

次に、図１０及び図１１を参照して、劣化検出部１２による検出方法の第３具体例について説明する。第３具体例において、劣化検出部１２は、個々の鉄塔１における劣化の有無を検出するとともに、かかる劣化の程度を検出する。

【0062】

第３具体例は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いるものである。より具体的には、第３具体例は、教師あり学習により生成された学習済みモデルを用いるものである。以下、かかる機械学習について説明する。

【0063】

第一に、機械学習に用いられる訓練入力データとして、複数の振動パターンを示すデータ（以下「振動データ」という。）が用意される。振動データは、個々の鉄塔１における個々の劣化状態に対応する振動パターンを含む。第二に、機械学習に用いられる教師データ（すなわち正解データ）として、振動データに含まれる個々の振動パターンに対応する鉄塔１及び劣化状態を示すデータが用意される。図１０は、これらのデータ（初期訓練データ）の例を示している。

【0064】

図１０に例示される初期訓練データのうちの複数の振動データが専用の学習器に入力される（図１１参照）。学習器は、これらの振動データを訓練入力データとして用いた機械学習を実行することにより、学習済みモデルを生成する。例えば、学習器は、個々の鉄塔１に対応する振動パターンを示す訓練入力データを受け付ける。学習器は、かかる訓練入力データに対して、機械学習を実行し、所定の精度で正解データが得られるまで、個々の鉄塔１に対応して学習処理を繰り返す。この結果、個々の鉄塔１に対応する学習済みパターンが生成される。次に、学習器は、新規の振動データである入力データを、学習済みパターンの入力データとして用いて、個々の鉄塔１に対応する劣化の有無及び劣化の程度を分類する。その結果、学習器は、個々の鉄塔１における劣化の有無及び劣化の程度を示す情報を出力する。図１１は、学習器における機械学習の学習処理と分類処理の例を示している。このようにして、学習済みモデルが生成される。

【0065】

なお、学習器における機械学習には、公知の種々の技術、例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）またはニューラルネットワークを用いることができる。これらの技術についての詳細な説明は省略する。

【0066】

劣化検出部１２は、光信号受信部１１により受信された光信号を用いて、個々の鉄塔１に対応する振動パターンを検出する（第１具体例参照）。劣化検出部１２は、当該検出された振動パターンを示すデータを生成する。ここで、劣化検出部１２は、上記生成された学習済みモデルを備える。劣化検出部１２は、当該生成された振動データを、かかる学習済みモデルに入力する。これに対して、かかる学習済みモデルは、対応する鉄塔１における劣化の有無及び劣化の程度を示す情報を出力する。これにより、個々の鉄塔１における劣化の有無が検出されるとともに、個々の鉄塔１における劣化の程度が検出される。

【0067】

次に、図１２Ａ～図１２Ｄを参照して、劣化検出部１２による検出方法の第４具体例について説明する。第４具体例において、劣化検出部１２は、個々の鉄塔１における劣化の予兆を検出する。

【0068】

劣化検出部１２は、第１具体例によるピーク周波数の検出を定期的に実行する。これにより、例えば、複数個の過去の時点におけるピーク周波数、及び現在の時点におけるピーク周波数が検出されたものとする。図１２Ａは、過去の時点（例えば２年前）における周波数スペクトルＦＳ＿Ｐ＿１の例を示している。図１２Ｂは、他の過去の時点（例えば１年前）における周波数スペクトルＦＳ＿Ｐ＿２の例を示している。図１２Ｃは、現在の時点（例えば今年）における周波数スペクトルＦＳ＿Ｃの例を示している。図１２ＡにおけるＰ＿Ｐ＿１は、周波数スペクトルＦＳ＿Ｐ＿１におけるピークを示している。図１２ＢにおけるＰ＿Ｐ＿２は、周波数スペクトルＦＳ＿Ｐ＿２におけるピークを示している。図１２ＣにおけるＰ＿Ｃは、周波数スペクトルＦＳ＿Ｃにおけるピークを示している。

【0069】

劣化検出部１２は、これらのピーク周波数に基づき、未来の時点におけるピーク周波数を予測する。かかる予測には、例えば、最小二乗法が用いられる。図１２Ｄは、未来の時点（例えば来年）における周波数スペクトルＦＳ＿Ｆの例を示している。図１２ＤにおけるＰ＿Ｆは、周波数スペクトルＦＳ＿Ｆにおけるピークを示している。

【0070】

劣化検出部１２は、当該予測されたピーク周波数を、第１具体例における基準値と同様の基準値と比較する。これにより、劣化検出部１２は、個々の鉄塔１について、未来の時点における劣化の有無を予測するとともに、未来の時点における劣化の程度を予測する。

【0071】

例えば、未来の時点における劣化があると予測されたものとする。この場合、劣化検出部１２は、対応する鉄塔１について、劣化の予兆があると判定する。他方、未来の時点における劣化がないと予測されたものとする。この場合、劣化検出部１２は、対応する鉄塔１について、劣化の予兆がないと判定する。このようにして、個々の鉄塔１における劣化の予兆が検出される。

【0072】

次に、鉄塔劣化検出システム１００を用いることによる効果について説明する。

【0073】

第一に、上記のとおり、個々の鉄塔１の劣化を検出することができる。このとき、いわゆる「リモート」による検出を実現することができる。すなわち、個々の鉄塔１の劣化を検出するにあたり、作業員が個々の鉄塔１に登る作業、及び作業員が直接目視により劣化を検出する作業などを不要とすることができる。

【0074】

第二に、個々の鉄塔１の劣化を検出するにあたり、既設の光ファイバケーブル２（例えばＯＰＧＷ用の光ファイバケーブル２）を用いることができる。これにより、かかる劣化を検出するための専用の光ファイバケーブルを不要とすることができる。この結果、かかる光ファイバケーブルを敷設する作業を不要とすることができる。

【0075】

第三に、特許文献１に記載の技術に比して、構成を簡単にすることができる。すなわち、仮に、特許文献１に記載の技術が個々の鉄塔１の劣化の検出に転用されたものとする。この場合、パルス発生装置を設置することが要求されるとともに、測定装置を設置することが要求される。また、測定装置が電気式センサを用いるものであるところ、専用の電源を設置することも要求される。これに対して、鉄塔劣化検出システム１００を用いることにより、これらの機器を不要とすることができる。特に、鉄塔劣化検出システム１００は、電気式センサに代えて光ファイバセンシングを用いるものである。このため、電気式センサに係る専用の電源を不要とすることができる。

【0076】

次に、鉄塔劣化検出システム１００の変形例について説明する。

【0077】

図１及び図２に示す例においては、光ファイバケーブル２の片端部に光通信装置３、フィルタユニット４及び鉄塔劣化検出装置５が設けられている。これに対して、光ファイバケーブル２の両端部の各々に光通信装置３、フィルタユニット４及び鉄塔劣化検出装置５が設けられているものであっても良い。

【0078】

次に、鉄塔劣化検出システム１００の他の変形例について説明する。

【0079】

鉄塔劣化検出システム１００は、１本の光ファイバケーブル２に代えて、複数本の光ファイバケーブル（不図示）を用いるものであっても良い。複数本の光ファイバケーブルは、例えば、鉄塔１＿１～１＿Ｎを含む送電網又は配電網における互いに異なる経路に沿うように設けられている。この場合、光信号受信部１１は、複数本の光ファイケーブルの各々からの光信号を受信する。劣化検出部１２は、複数本の光ファイバケーブルの各々について、第１具体例、第２具体例、第３具体例又は第４具体例にて説明した処理と同様の処理を実行する。これにより、鉄塔１＿１～１＿Ｎの各々における劣化が検出される。

【0080】

次に、図１３を参照して、鉄塔劣化検出システム１００の他の変形例について説明する。

【0081】

鉄塔情報は、図７に示す例に限定されるものではない。換言すれば、鉄塔情報に含まれる情報は、距離情報及び識別情報に限定されるものではない。鉄塔情報は、距離情報及び識別情報に加えて、他の情報（以下「追加情報」という。）を含むものであっても良い。図１３は、追加情報を含む鉄塔情報の例を示している。図１３に示す例において、追加情報は、個々の鉄塔１の材質を示す情報、個々の鉄塔１の高さを示す情報、及び個々の鉄塔１の建築年度又は設置年度を示す情報を含む。

【0082】

第１具体例にて説明したとおり、個々の鉄塔１に対応する振動パターンは、劣化の有無及び劣化の程度に応じて異なる。これに加えて、個々の鉄塔１に対応する振動パターンは、材質、高さ及び建築年度又は設置年度などに応じて異なり得る。

【0083】

そこで、例えば、劣化検出部１２は、第１具体例、第２具体例又は第４具体例にて説明した処理を実行するとき、以下のようにして基準値を設定する。すなわち、劣化検出部１２は、追加情報が示す高さ、材質及び建築年度又は設置年度に応じて、鉄塔１毎に基準値を設定する。かかる基準値は、所定のルールに基づき設定される。かかる基準値を用いることにより、個々の鉄塔１の劣化をより正確に検出することができる。

【0084】

次に、図１４を参照して、鉄塔劣化検出システム１００の他の変形例について説明する。

【0085】

図１４に示す如く、鉄塔劣化検出システム１００は、光ファイバケーブル２及び鉄塔劣化検出装置５を備えるものであっても良い。換言すれば、光ファイバケーブル２及び鉄塔劣化検出装置５により、鉄塔劣化検出システム１００の要部が構成されているものであっても良い。この場合、鉄塔劣化検出装置５は、光ファイバケーブル２にパルス状の光信号を出力する機能を有するものであっても良い。

【0086】

次に、図１５を参照して、鉄塔劣化検出装置５の変形例について説明する。

【0087】

図１５に示す如く、鉄塔劣化検出装置５は、光信号受信部１１及び劣化検出部１２を備えるものであっても良い。換言すれば、光信号受信部１１及び劣化検出部１２により、鉄塔劣化検出装置５の要部が構成されているものであっても良い。この場合、出力制御部１３は、出力装置６に設けられているものであっても良い。この場合においても、上記のような効果を奏することができる。

【0088】

すなわち、光信号受信部１１は、鉄塔１に敷設された光ファイバケーブル２からの光信号を受信する。劣化検出部１２は、光信号が示す鉄塔１の振動パターンに基づき、鉄塔１の劣化を検出する。これにより、個々の鉄塔１の劣化を検出することができる。特に、リモートにより、かかる劣化を検出することができる。また、特許文献１に記載の技術において用いられていた電気式センサ用の電源等を不要とすることができるため、簡単な構成により、かかる劣化を検出することができる。

【0089】

以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【0090】

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0091】

［付記］
［付記１］
鉄塔に敷設された光ファイバケーブルからの光信号を受信する光信号受信手段と、
前記光信号が示す前記鉄塔の振動パターンに基づき、前記鉄塔の劣化を検出する劣化検出手段と、
を備える鉄塔劣化検出装置。
［付記２］
前記劣化検出手段は、前記鉄塔の構造的異常に基づく前記劣化を検出することを特徴とする付記１に記載の鉄塔劣化検出装置。
［付記３］
前記構造的異常は、前記鉄塔におけるねじのゆるみ、前記鉄塔における塗装の剥がれ及び前記鉄塔における錆の発生のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする付記２に記載の鉄塔劣化検出装置。
［付記４］
前記光信号受信手段は、複数本の前記鉄塔に敷設された前記光ファイバケーブルからの前記光信号を受信することを特徴とする付記１から付記３のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出装置。
［付記５］
前記劣化検出手段は、個々の前記鉄塔における前記劣化を検出することを特徴とする付記４に記載の鉄塔劣化検出装置。
［付記６］
前記劣化検出手段は、前記劣化の有無を検出するとともに、前記劣化の程度を検出することを特徴とする付記１から付記５のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出装置。
［付記７］
前記劣化検出手段は、前記劣化の予兆を検出することを特徴とする付記１から付記５のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出装置。
［付記８］
前記劣化検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行する出力制御手段を備えることを特徴とする付記１から付記７のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出装置。
［付記９］
付記１から付記８のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出装置と、
前記光ファイバケーブルと、
を備える鉄塔劣化検出システム。
［付記１０］
前記光ファイバケーブルは、架空地線の内部に設けられていることを特徴とする付記９に記載の鉄塔劣化検出システム。
［付記１１］
前記光ファイバケーブルは、通信用又はセンシング用であることを特徴とする付記９に記載の鉄塔劣化検出システム。
［付記１２］
光信号受信手段が、鉄塔に敷設された光ファイバケーブルからの光信号を受信して、
劣化検出手段が、前記光信号が示す前記鉄塔の振動パターンに基づき、前記鉄塔の劣化を検出する
ことを特徴とする鉄塔劣化検出方法。
［付記１３］
前記劣化検出手段は、前記鉄塔の構造的異常に基づく前記劣化を検出することを特徴とする付記１２に記載の鉄塔劣化検出方法。
［付記１４］
前記構造的異常は、前記鉄塔におけるねじのゆるみ、前記鉄塔における塗装の剥がれ及び前記鉄塔における錆の発生のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする付記１３に記載の鉄塔劣化検出方法。
［付記１５］
前記光信号受信手段は、複数本の前記鉄塔に敷設された前記光ファイバケーブルからの前記光信号を受信することを特徴とする付記１２から付記１４のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出方法。
［付記１６］
前記劣化検出手段は、個々の前記鉄塔における前記劣化を検出することを特徴とする付記１５に記載の鉄塔劣化検出方法。
［付記１７］
前記劣化検出手段は、前記劣化の有無を検出するとともに、前記劣化の程度を検出することを特徴とする付記１２から付記１６のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出方法。
［付記１８］
前記劣化検出手段は、前記劣化の予兆を検出することを特徴とする付記１２から付記１６のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出方法。
［付記１９］
出力制御手段が、前記劣化検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行することを特徴とする付記１２から付記１８のうちのいずれか一つに記載の鉄塔劣化検出方法。
［付記２０］
コンピュータを、
鉄塔に敷設された光ファイバケーブルからの光信号を受信する光信号受信手段と、
前記光信号が示す前記鉄塔の振動パターンに基づき、前記鉄塔の劣化を検出する劣化検出手段と、
として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体。
［付記２１］
前記劣化検出手段は、前記鉄塔の構造的異常に基づく前記劣化を検出することを特徴とする付記２０に記載の記録媒体。
［付記２２］
前記構造的異常は、前記鉄塔におけるねじのゆるみ、前記鉄塔における塗装の剥がれ及び前記鉄塔における錆の発生のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする付記２１に記載の記録媒体。
［付記２３］
前記光信号受信手段は、複数本の前記鉄塔に敷設された前記光ファイバケーブルからの前記光信号を受信することを特徴とする付記２０から付記２２のうちのいずれか一つに記載の記録媒体。
［付記２４］
前記劣化検出手段は、個々の前記鉄塔における前記劣化を検出することを特徴とする付記２３に記載の記録媒体。
［付記２５］
前記劣化検出手段は、前記劣化の有無を検出するとともに、前記劣化の程度を検出することを特徴とする付記２０から付記２４のうちのいずれか一つに記載の記録媒体。
［付記２６］
前記劣化検出手段は、前記劣化の予兆を検出することを特徴とする付記２０から付記２４のうちのいずれか一つに記載の記録媒体。
［付記２７］
前記プログラムは、前記コンピュータを、前記劣化検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行する出力制御手段として機能させることを特徴とする付記２０から付記２６のうちのいずれか一つに記載の記録媒体。

【符号の説明】

【0092】

１ 鉄塔
２ 光ファイバケーブル
３ 光通信装置
４ フィルタユニット
５ 鉄塔劣化検出装置
６ 出力装置
１１ 光信号受信部
１２ 劣化検出部
１３ 出力制御部
２１ コンピュータ
３１ 受信機
３２ プロセッサ
３３ メモリ
３４ 処理回路
１００ 鉄塔劣化検出システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8A】

【図8B】

【図9A】

【図9B】

【図10】

【図11】

【図12A】

【図12B】

【図12C】

【図12D】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】